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贝叶斯分类器是一种最优分类器，它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数，然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布，因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是，参数估计问题已经被很好的解决了。
基于正态分布的协方差的不同，正态概率分布型的贝叶斯分类器可分为：欧式距离分类器、马氏距离分类器、线性判别分析、对角线性判别分析、二次判别分析和对角二次判别分析。
在具有模式的完整统计知识条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。分类器是对 ...
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贝叶斯决策理论常用于模式识别中，这是最常用的一种贝叶斯决策的matlab原程序
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match-v3.3.src.rar
This software implements stereo algorithms described in the following papers:
Vladimir Kolmogorov and Ramin Zabih
"Multi-Camera scene Reconstruction via Graph Cuts"
In: European Conference on Computer Vision, May 2002.
Vladimir Kolmogorov ...
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